문제:
프랑스에서 가장 큰 컨테이너 항구인 르아브르 항은 새로운 복합 터미널 건설에 도움이 필요했다. 새로운 터미널은 기차와 강 바지가 추가적인 해상 운송을 위해 컨테이너를 가져오는 지역을 포함할 것이다. 이 지역에서는 크레인이 컨테이너를 운반선에서 옮겨 셔틀을 형성하는 서포트 레일 카에 싣고, 컨테이너를 해상 수송선으로 운반한다. 이들 자동차의 움직임은 애니로직 컴퍼니가 개발한 시뮬레이션 모델의 초점이었다. 시뮬레이션 모델은 다음과 같은 두 가지 시나리오를 비교해야 했다.
- 기본(기관차가 운전하는 단순 패시브 카 사용)
- 첨단(기관차 없이 이동할 수 있는 자율차 이용)
각 경우의 비용, 서비스 품질(컨테이너가 시스템에 남아 있는 기간), 단말기의 네트워크 구조 개선 가능성을 측정하는 것이 목적이었다.
해결책:
AnyLogic Rail Library는 교통망을 모형화하는 데 사용되었다. 철도차량, 크레인, 네트워크의 다른 요소들의 움직임은 낮은 수준의 추상화 수준으로 시뮬레이션 되었다. 두 시나리오의 논리가 매우 다르기 때문에 컨설턴트들은 두 개의 별도 모델을 만들어야 했다. 모델에서 사용자는 다음을 수행할 수 있다.
- 복합 터미널 및 해상 터미널의 각 컨테이너에 대한 도착 시간 및 필요한 출발 시간 할당(철도 및 하천 운송으로 분리).
- 복합 터미널의 열차 및 강 선박 도착 및 출발 시간표를 배정한다.
- 다중 모드 및 해상 터미널에 대해 서로 다른 장비의 특성(다양한 작동 완료 속도) 변경.
- 터미널에 있는 컨테이너의 가용 공간 동적으로 등록.
- 네트워크의 여러 요소에 대한 비용을 동적으로 개별적으로 등록한다.
- 네트워크의 각 엔티티 및 에이전트 상태 모니터링.
결과:
결과는 두 시나리오에 대해 수집된 통계를 포함했다. 비용은 기관차, 철도차, 크레인, 도커 등 네트워크의 서로 다른 요소에 대해 산정되었다. 서비스 품질(QoS) 자료를 보면 자율주행차가 수동형보다 효율적이고 저렴한 것으로 나타났다.
시뮬레이션 모델을 이용하여 고객은 내부 철도 물류 구성의 두 가지 방법을 비교하고, 최적의 방식을 선택했으며, 필요한 철도 차량의 양을 추정할 수 있었다.
애니로직 모델에서 입수한 데이터는 고객이 잠재 투자자에게 터미널 건설 프로젝트의 타당성을 증명할 수 있도록 했다.
